中科大GCL 黄章进 副教授
报告生成时间：2026年8月4日
个人主页：http://staff.ustc.edu.cn/~zhuang/
所属团队：中国科学技术大学数学科学学院 / 安徽省图形计算与感知交互重点实验室（GCL）
一、学者基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 黄章进（Zhangjin Huang） |
| 出生 | 1980年4月，湖北天门人 |
| 职称 | 副教授、博士（硕士）生导师 |
| 单位 | 中国科学技术大学，公开资料中先后/交叉见于计算机科学与技术学院、数学科学学院、大数据学院 |
| 所属实验室 | 安徽省图形计算与感知交互重点实验室（GCL，gcl.ustc.edu.cn） |
| 研究方向 | 计算机图形学、计算机辅助（几何）设计、GPU计算、计算机视觉、科学可视化 |
| 学历 | 中国科学技术大学数学系学士（1999）、博士（2005） |
| 联系方式 | 电话 (0551) 63603829；邮箱 zhuang@ustc.edu.cn |
| 代表性获奖 | ACM SPM 2007最佳论文奖、CAD/Graphics 2007最佳论文奖、ICIC 2023最佳论文奖、Neural Networks期刊2025最佳论文奖 |
需要说明的是，黄章进的院系归属在不同公开信息源中存在交叉标注：中国科大计算机科学与技术学院官网名录（cs.ustc.edu.cn/fgj/listm.htm、en.cs.ustc.edu.cn）将其列为"副高级"教师；早年个人简历页面自述"2008年7月起，到中国科技大学计算机系工作"；亦有招聘类简历资料将其工作单位标注为"中国科大大数据学院"；百度百科词条称其为"中国科学技术大学计算机系副教授"。而GCL实验室官方定位主要依托数学科学学院并联合计算机学院、大数据学院等多学科教师组建，黄章进作为GCL骨干成员，其教学（如本科生课程"计算机图形学"）与科研活动长期与数学科学学院、GCL实验室紧密关联。本报告依据任务要求及GCL实验室归属惯例，采用"数学科学学院"作为其团队标注，同时在下文如实说明其计算机学院/大数据学院的交叉任职情况，不作单一武断结论。此外，个别第三方转载页面（如中国科大"大气物理"相关站点dqalpha.ustc.edu.cn）曾以"副院长 黄章进"为标题转载其个人简介，但该页正文内容与其本人官方主页自述完全一致（自称"副教授"），并未提及具体的"副院长"任职单位、任期或职责范围，推测系该站点栏目模板或转载标题的错误标注，不宜作为其实际任职副院长的证据，本报告以其个人主页及院系名录一致确认的"副教授"职称为准。
二、教育背景与职业履历
黄章进本科与博士阶段均就读于中国科学技术大学数学系，1999年获得学士学位，2005年获得博士学位。他的博士阶段研究方向聚焦于计算机辅助几何设计（CAGD）与细分曲面理论，师从冯玉瑜教授和陈发来教授。冯玉瑜是国内计算数学领域的资深学者，陈发来则是中国科大数学科学学院计算机辅助几何设计方向的领军人物，也是GCL实验室的核心奠基人之一，长期与刘利刚教授等人共同支撑GCL在几何计算方向的学术积累。黄章进在读博期间已展现出扎实的样条理论功底，其博士阶段论文成果《New Proof of Dimension Formula of Spline Spaces over T-meshes via Smoothing Cofactors》（与邓建松、冯玉瑜、陈发来合作，发表于Journal of Computational Mathematics，2006）即是这一方向的代表性工作，表明他在攻读博士学位时就已置身于以陈发来为核心的样条与几何设计研究小组，这也构成了他与GCL实验室之间最早、最直接的学术渊源。
2005年7月至2008年6月，黄章进赴北京大学信息科学技术学院人机交互与多媒体实验室从事博士后研究工作，合作导师为王国平教授。这段博士后经历是黄章进学术生涯的重要转折点：在北大期间，他将博士阶段积累的样条与几何理论功底进一步应用到细分曲面（subdivision surface）的误差分析问题上，与王国平合作发表了《Distance between a Catmull-Clark Subdivision Surface and Its Limit Mesh》（ACM SPM 2007，获最佳论文奖）以及《Improved Error Estimate for Extraordinary Catmull-Clark Subdivision Surface Patches》（The Visual Computer, 2007，获CAD/Graphics 2007最佳论文奖）等一系列高水平成果，确立了他在细分曲面误差界（error bound）分析这一细分方向上的国际学术声誉。
2008年7月，黄章进回到中国科学技术大学工作，进入计算机科学与技术学院（其早期自述为"计算机系"），此后长期在中国科大从事教学科研工作，并逐步成长为GCL实验室的骨干副教授。2010年至2011年间，他曾赴美国佛罗里达大学（University of Florida）计算机与信息科学与工程系的SurfLab实验室担任访问学者，合作导师为Jörg Peters教授。Peters教授是细分曲面与几何建模领域的国际权威学者之一，这段访学经历使黄章进的细分曲面研究进一步与国际前沿接轨，也拓展了其在GPU几何计算和高阶曲面表示方面的视野。
回国后，黄章进的研究方向逐渐从传统细分曲面理论向更广泛的计算机图形学与几何处理问题拓展，涉及点云处理与曲面重建、GPU并行几何计算、三维人脸重建、全局光照渲染的高效表示与压缩、以及近年来兴起的几何深度学习等方向。他先后主持国家自然科学基金项目、参与国家863计划项目和国家重点研发计划项目课题，研究内容涵盖基于机器学习的地震数据融合、基于深度相机的三维人脸建模等应用导向的交叉课题，显示出其研究工作在保持几何理论根基的同时，持续向工程应用和产业场景延伸的特点。
三、学生培养情况
黄章进在中国科大以副教授身份长期承担博士与硕士研究生的指导工作，依托GCL实验室的平台和计算机图形学、几何处理方向的课程体系（如"计算机图形学"本科课程）培养人才。由于GCL实验室的公开人才名录主要按导师逐一列出且更新频率有限，加之部分毕业生信息未系统公开，公开渠道未能检索到黄章进本人指导的历届博士、硕士研究生的完整名单及其具体毕业去向，这是一处明显的信息空白，特此说明，以避免不实的具体人名罗列。
不过，从黄章进近年（尤其是2025年）在SIGGRAPH等顶级会议上的合作论文署名情况可以推断，他与多名以第一作者身份出现、极可能是其在读研究生或实验室内青年合作者的学生型研究者保持着紧密的科研合作与联合培养关系，这些论文的具体合作者名单详见下文"学术合作网络"及"业界合作关系深度分析"部分。总体而言，黄章进的学生培养路径体现出GCL实验室的典型特征：研究生在导师指导下深度参与前沿课题（涵盖基础几何理论与产业界命题），并以高水平论文（ACM Transactions on Graphics、SIGGRAPH等）作为培养考核的重要产出形式；从近期与腾讯游戏等企业的联合研究项目来看，黄章进指导的研究生也有机会在读期间即接触产业级的实际工程问题，这种"学术研究与产业实践相结合"的培养模式，客观上为其学生毕业后进入游戏、互联网等图形学相关产业界工作创造了较好的条件，但具体毕业生去向仍有待通过更详实的一手资料（如实验室内部名录）进一步核实。
四、学术合作网络
黄章进的学术合作网络可以清晰地划分为三个历史阶段：博士阶段以陈发来、冯玉瑜为核心的中国科大样条理论合作圈；博士后阶段以王国平为核心的北大图形学合作圈，以及回国后以GCL实验室为依托、逐步向几何深度学习和产业应用拓展的合作网络。
在中国科大内部，黄章进与陈发来教授的学术渊源最为深厚。陈发来不仅是他的博士导师之一，更是GCL实验室计算机辅助几何设计方向的核心带头人，长期与刘利刚教授共同支撑起GCL在几何造型、样条理论和计算机图形学方面的研究声誉。从GCL实验室历年发表的论文列表可以看到，陈发来课题组的研究方向（T样条、等几何分析、隐式曲面重建等）与黄章进早期的博士研究方向高度相关，两人所在的研究谱系同根同源，构成了GCL实验室内部"数学与几何理论"这一支的重要组成部分。
关于黄章进与刘利刚教授的关系，需要如实说明：根据公开论文、获奖记录及个人主页信息，未发现二人存在直接的合作论文或联合署名的项目记录。刘利刚作为GCL实验室主任，其个人核心合作网络主要围绕计算几何、数字几何处理、增材制造等方向，与傅孝明、陈仁杰等学者的合作更为密集和直接。黄章进与刘利刚更可能属于同一实验室平台下、研究方向有所交叉但各自独立开展工作的"同室不同组"关系，两人的联系更多体现在同属GCL实验室这一学术共同体、共享实验室的学术资源与学生培养体系，而非紧密的论文合作关系。相比之下，黄章进与杨周旺在三维视觉方向曾有2021年集中的4篇合作（包括《CMA: Cross-Modal Attention for 6D Object Pose Estimation》与《GMDN》等，均发表于Computers & Graphics，共同作者还有邹璐、王国平），与童伟华在2026年有细分曲面逼近方向的合著（《High-quality Approximation of Catmull–Clark Subdivision Surfaces via G1-continuous Biquartic Patches》，CAGD），这些才是其在GCL内部有实证的论文合作链路。
在跨机构合作方面，黄章进与北京大学信息科学技术学院王国平教授的合作贯穿其博士后阶段及其后多年，两人围绕细分曲面误差分析、四元数曲线插值等主题联合发表了多篇代表性论文，这是他学术生涯中持续时间最长、成果最集中的一段合作关系。与美国佛罗里达大学Jörg Peters教授的访学合作则代表了他在细分曲面与几何建模领域国际合作网络的重要一环，尽管公开可查的联合署名论文数量有限，但这段经历对其学术视野和研究方法论产生了持续影响。
进入近十年，黄章进的合作网络进一步向应用与产业方向拓展。他参与的国家重点研发计划课题（涉及地震数据融合的机器学习方法、基于深度相机的三维人脸建模等）表明他与地球物理、计算机视觉等相邻学科的学者建立了跨学科合作关系；而2025年与腾讯游戏前沿技术团队在全局光照渲染领域的两项SIGGRAPH成果，则标志着他的合作网络进一步延伸至工业界研发团队，这也是当前阶段最值得关注的合作动向，详见下节。
五、业界合作关系深度分析
黄章进的产学合作历程呈现出从早期零星的企业委托项目到近年深度参与顶级游戏公司前沿技术研发的演进轨迹，其中2025年与腾讯游戏的合作是迄今为止层次最高、技术含量最突出的产业合作案例，值得重点剖析。
（一）与腾讯游戏前沿技术团队的合作：全局光照渲染方向的双线突破
2025年，黄章进课题组与腾讯游戏（Tencent Games）前沿技术团队联合在计算机图形学顶级会议SIGGRAPH 2025上取得两项重要成果，充分体现了学界几何/图形理论积累与工业界游戏引擎实际需求的深度融合。
其一是发表于ACM Transactions on Graphics（第44卷第4期，2025年，即SIGGRAPH 2025 Journal Track）的工作"WishGI"，聚焦于游戏实时渲染场景下的全局光照（Global Illumination, GI）解决方案。该研究针对游戏引擎中全局光照计算开销大、难以在有限算力预算下兼顾画质与性能的行业痛点，提出了新的光照传输表示与求解框架，体现出鲜明的产业问题导向——这类课题的选题本身即来源于腾讯游戏在实际游戏产品研发中遇到的真实工程挑战，而非纯学术假设场景。
其二是入选SIGGRAPH 2025 Conference Track的另一项工作，围绕光照探针（lighting probe）数据的高效压缩展开，提出基于高斯基元（Gaussian-based）的压缩表示方法，用于降低游戏运行时全局光照探针数据的存储与传输开销。这项工作同样直接服务于游戏工程落地场景：光照探针是当前主流游戏引擎（如虚幻引擎、自研引擎）实现动态物体全局光照的常用技术手段，其数据体积和运行时开销是游戏画质与性能平衡中的关键瓶颈，腾讯游戏对此有强烈的工程需求，而黄章进团队将其数学与几何压缩方面的专业积累（如低秩近似、基函数表示等，与其早年在样条与曲面理论中积累的数学工具一脉相承）应用于这一问题，是学术理论向工业界具体技术痛点精准迁移的典型案例。
这两项成果均通过GCL实验室官方网站（gcl.ustc.edu.cn）发布了详细的技术介绍博文，表明实验室将其视为具有代表性的产学合作标杆成果加以宣传，也从侧面说明这一合作并非偶然的一次性项目，而更可能是黄章进课题组与腾讯游戏之间建立的持续性技术合作关系的阶段性成果。从技术方向的连续性看，全局光照渲染、光照探针压缩均属于游戏图形学中难度高、迭代快的核心技术模块，能够持续产出顶会成果，说明双方合作已具备一定的深度和稳定性，而非浅层的横向课题委托。这也体现出GCL实验室近年来在保持数学几何理论特色的同时，主动向游戏产业实际问题靠拢的战略取向，黄章进本人则是这一取向在个人研究层面的具体践行者。
（二）与华为技术有限公司的历史合作：SDN路由的机器学习方法
在更早的时间节点上，黄章进曾于2017年1月至2018年1月主持华为技术有限公司委托的横向课题，研究内容为"基于机器学习的SDN路由"。这一合作发生在软件定义网络（SDN）与机器学习结合的技术热潮期，反映出黄章进的研究能力并不局限于图形学与几何处理的传统边界，也能够将其在数据建模、优化算法方面的通用能力延伸至网络通信这一相邻工程领域，为华为在SDN智能路由方向的技术探索提供学术支持。这段合作虽然在公开渠道中缺乏更详细的成果产出记录（如联合论文或专利），但作为主持人（PI）身份承担企业委托项目，表明黄章进在中国科大内部具备独立承接产学研合作课题的资历和信誉。
（三）以国家重点研发计划为纽带的应用导向合作
除直接的企业委托项目外，黄章进还通过国家重点研发计划等政府资助的应用型科研项目，与地球物理勘探、计算机视觉等领域的产业化需求发生间接关联。其中，涉及基于机器学习的地震数据融合方法的课题，指向地震勘探、地质灾害监测等具有明确工程应用背景的领域；基于深度相机的三维人脸建模课题，则与消费电子、人机交互、虚拟现实等产业方向的实际需求密切相关。这类项目虽然不同于企业直接委托的横向课题，但其立项本身即以解决行业实际问题为导向，客观上构成了黄章进产学合作图谱中的重要组成部分，也反映出他将几何计算与图形学理论能力向多元工程场景延伸的持续努力。
综合来看，黄章进的产业合作关系呈现出从"接受企业委托、解决具体技术问题"（如华为SDN路由项目）向"与行业头部企业共建前沿技术、共同产出顶级学术成果"（如腾讯游戏SIGGRAPH合作）演进的清晰轨迹，这一演进路径也与GCL实验室整体近年来加强产学研深度融合的发展方向相契合，代表了中国科大数学与几何理论优势向游戏、互联网等数字内容产业转化的一个具体而成功的样本。
六、重要奖项与学术兼职
黄章进的学术奖励主要集中在细分曲面与几何设计这一传统优势方向。早在2007年，他即凭借与博士后合作导师王国平合作的两项细分曲面误差分析工作，先后斩获ACM实体与物理造型国际会议（ACM SPM 2007）最佳论文奖（第二名）和第十届国际计算机辅助设计与图形学会议（CAD/Graphics 2007）最佳论文奖，这两项荣誉在其学术生涯早期即确立了他在细分曲面理论细分方向的国际认可度。时隔十余年后，黄章进的研究成果依然保持着获奖的活跃度：他于2023年获得2023年智能计算国际会议（ICIC 2023，郑州）最佳论文奖，2025年又获得学术期刊Neural Networks的最佳论文奖，表明其研究方向已成功地从传统的几何造型理论拓展至与机器学习、神经网络方法相结合的新范式，并持续获得国际同行的高度评价。
在学术兼职方面，黄章进作为中国科学技术大学副教授，长期承担本科生"计算机图形学"等核心课程的教学工作，并在GCL实验室框架下参与实验室的科研组织与学生联合培养工作。他主持国家自然科学基金项目、承担国家重点研发计划课题子任务，并曾以项目负责人身份主持华为技术有限公司的横向委托课题，这些经历共同体现出他在科研项目管理、跨机构合作组织方面的综合能力。此外，如前文所述，个别第三方网页曾以"副院长"头衔转载其简介，但由于缺乏可靠的具体任职机构、任期等佐证信息，本报告未将其作为确定性的学术兼职收录，仅作为存疑线索予以说明。
七、Connection圈层总结
综合以上调研，可将黄章进的学术关系网络归纳为以下若干层次分明又相互交织的圈层。
核心圈层：以其博士导师陈发来、冯玉瑜以及博士后合作导师王国平为核心。陈发来同时也是GCL实验室计算机辅助几何设计方向的奠基性人物，这层关系使黄章进从求学伊始便与GCL实验室的学术根基紧密相连；王国平则代表了他博士后阶段在细分曲面误差分析方向上最富成果的合作，是其学术方法论形成的关键人物。
同门与实验室圈层：黄章进作为GCL实验室的副教授成员，与刘利刚、陈发来、傅孝明、陈仁杰等实验室其他骨干教师同属一个学术共同体，共享实验室的科研平台、学生资源和学术声誉，但需要特别指出的是，基于现有公开证据，他与实验室主任刘利刚之间并未发现直接的论文合作关系，二人的联系更多体现为同一实验室内部方向有所区隔的"平行关系"，而非紧密的合作关系，这是理解其实验室内部定位时需要审慎区分的一点。
国际合作圈层：以美国佛罗里达大学Jörg Peters教授为代表，这段访学经历将黄章进的细分曲面研究与国际前沿的几何建模理论体系联系起来，尽管公开可查的联合成果有限，但对其学术视野的国际化具有重要意义。
产业合作圈层：这是当前阶段最具活力和成长性的圈层，以2025年与腾讯游戏前沿技术团队围绕全局光照渲染、光照探针压缩展开的双线SIGGRAPH合作为最新、最重要的代表，辅以2017-2018年与华为技术有限公司在SDN智能路由方向的历史合作，以及通过国家重点研发计划间接联系的地球物理、计算机视觉等应用领域。这一圈层清晰地展示了黄章进将数学几何理论能力向游戏产业、通信产业等实际工程场景转化的持续努力，也是其区别于纯理论型学者的鲜明特色。
教学与人才培养圈层：黄章进依托GCL实验室培养博士、硕士研究生，尽管具体毕业生名录及去向因公开资料所限未能详尽核实，但从其近年产学合作项目的技术深度可以合理推测，其学生在读期间即有机会接触游戏产业前沿的实际工程问题，这种培养模式为学生毕业后进入图形学相关产业界积累了竞争优势。
总体而言，黄章进的学术关系网络呈现出"根植于中国科大数学与几何理论传统、经北大博士后阶段实现方法论升华、依托GCL实验室平台持续深耕、并在近年积极向游戏与互联网产业拓展"的清晰脉络，是GCL实验室内部一位兼具扎实数理基础与产业转化意识的骨干学者。